文件名称：颜色分类leetcode-Ensemble-of-Multi-Scale-CNN-for-Dermatoscopy-Classificatio
文件大小：11.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 15:35:04
系统开源
颜色分类leetcode 用于皮肤病变疾病分类的卷积神经网络集合 问题陈述：从皮肤镜图像中对皮肤病变进行完全监督的二元分类。 注意：以下方法在 2019 年计算机辅助诊断：皮肤镜检查中的深度学习挑战赛中以92.2% 的准确率（kappa：0.819）在2018-20 学年联合硕士项目中获得第一名。 致谢：Pavel Yakubovskiy 用于 TensorFlow.Keras 实现，Mina Sami 用于 Python 实现。 数据： A类：痣； B 类：其他（黑色素瘤、皮肤纤维瘤、色素性鲍温氏病、基底细胞癌、血管性、色素性良性角化病）[4800/1200/1000：训练/值/测试比率] 目录● 色彩空间/ scripts/color-io.ipynb预处理流水线： scripts/color-io.ipynb ● 单个模型训练-验证管道： scripts/train-val.ipynb ● 集成验证管道： scripts/ensemble-val.ipynb ● 集成推理管道： scripts/ensemble-test.ipynb 训练/测试时间数据增强 图 1. 在训练时使用
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Ensemble-of-Multi-Scale-CNN-for-Dermatoscopy-Classification-master
----README.md(4KB)
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--------ensemble-test.ipynb(21KB)
--------classification_models()
--------train-val.ipynb(1.7MB)
--------ensemble-val.ipynb(233KB)
--------color-io.ipynb(220KB)
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